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Il est aujourd’hui plus facile de traiter et d’analyser les données grâce à l’intelligence artificielle (IA), en utilisant le Machine Learning ou le Deep Learning. Ce sont deux concepts clés sont souvent confondus par bon nombre de personnes, mais ils sont pourtant différents sur plusieurs points. Ils sont utilisés dans un certain nombre de secteurs d’activité. Les entreprises s’en servent surtout pour améliorer leurs opérations telles que la vente ou la prise de décision. Que devez-vous connaître à propos du Machine Learning et du Deep Learning afin de cerner les points de dissemblance qui existent entre eux ?
Les principales caractéristiques du Machine Learning
L’expression Machine Learning a été utilisée pour la première fois en 1959 par le célèbre informaticien américain Arthur Samuel après la création de son programme pour IBM en 1952. Le programme conçu à cette époque jouait au jeu de dames et s’améliorait à mesure que le jeu évoluait. Il s’agit d’un progrès majeur dans l’histoire du numérique.
Le Machine Learning, une sous-catégorie de l’IA
D’après la petite histoire, le Machine Learning, qui signifie en français « apprentissage automatique », est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle. Cette technologie peut être définie comme un champ d’étude qui permet aux ordinateurs d’améliorer leurs performances lors de l’exécution d’une tâche précise. Cela signifie que cette forme d’intelligence artificielle apprend de manière indépendante et arrive à faire des prédictions en utilisant les données.
Le fonctionnement du Machine Learning
Un modèle de Machine Learning est généralement conçu en 4 phases par un spécialiste des statistiques, de l’informatique et du marketing, plus connu sous le nom de Data Scientist. Il est important de préciser que pour devenir Data Scientist, vous devez vous former aux technologies de l’IA, avoir une bonne maîtrise de l’anglais et un certain sens de l’organisation.
La première phase consiste à choisir et à préparer des données. Il revient au Data Scientist d’étiqueter ou non ces données. L’idéal dans les deux cas est que les données soient bien présentées pour permettre au modèle de Machine Learning d’être efficace. La deuxième phase est celle au cours de laquelle il faudra choisir l’algorithme qui se chargera de l’exécution des tâches. La troisième phase consiste à entraîner l’algorithme jusqu’à ce qu’il donne le résultat escompté de manière récurrente. Au cours de la dernière étape, des ajustements seront faits pour permettre au modèle d’accroître son efficacité et d’être plus précis dans ses prédictions.
Les principaux algorithmes de Machine Learning
Il existe un large panel d’algorithmes de Machine Learning. Les algorithmes de régression et l’arbre de décision sont les plus utilisés pour les données étiquetées. Si la première est utile pour mieux appréhender les relations entre les données, la seconde quant à elle excelle dans l’art de faire des recommandations sur la base des données. Les algorithmes clustering sont généralement utilisés pour les données non étiquetées. En dehors de ces types d’algorithmes, il y a les algorithmes d’association et les réseaux de neurones.
Le Deep Learning : en quoi diffère-t-il du Machine Learning ?
Encore connu sous l’expression « apprentissage profond », le Deep Learning est une sous-catégorie ou une technologie importante du Machine Learning. Il a été inventé par Geoffrey Hinton en 1986.
Le mode de fonctionnement du Deep Learning
Ce qui rend le Deep Learning particulier, c’est son fonctionnement. Il a en effet un mode de fonctionnement similaire à celui du système nerveux. D’après plusieurs experts interrogés, les algorithmes de cette intelligence artificielle analysent et traitent les informations qu’ils reçoivent de la même manière que les réseaux de neurones quand des messages nerveux leur sont transmis. Le Deep Learning s’appuie donc sur des centaines de réseaux de neurones artificiels. Les nœuds de calculs représentent ses neurones et le réseau son cerveau.
Le Deep Learning est une innovation ayant permis de trouver des solutions aux problèmes qui ont longtemps miné le secteur du numérique en général et de l’intelligence artificielle en particulier. Il est de ce fait utilisé dans plusieurs secteurs d’activité comme la science, la santé, l’automobile, le marketing, la défense et l’aéronautique. Le seul bémol avec cette intelligence artificielle est qu’elle a besoin d’un volume important de données et d’une puissance de traitement assez élevée pour constituer son réseau.
Les différences entre le Deep Learning et le Machine Learning
Le premier point à retenir est que le Deep Learning est une branche du Machine Learning, qui à son tour est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle. Le Deep Learning a besoin d’un volume important de données pour son entraînement et apprend de ses propres erreurs ou de son environnement. Contrairement à ce dernier, le Machine Learning n’exige pas de larges volumes de données. Il a par ailleurs besoin d’une intervention extérieure (intervention humaine) pour apprendre de ses erreurs.
Compte tenu des caractéristiques du Deep Learning, son entraînement est long. Il peut être entraîné sur plusieurs semaines. Ce délai est long, car les formules mathématiques et les nombreux paramètres utilisés pour sa conception permettent de réaliser des corrélations complexes. L’entraînement du Machine Learning par contre est relativement court. En quelques heures ou parfois en quelques minutes, on peut entraîner un modèle de Machine Learning.
Les algorithmes du Machine Learning opèrent sur une unité de traitement centrale (CPU) alors que ceux du Deep Learning requièrent une unité de traitement graphique. Ainsi, il importe de préciser que les algorithmes du Machine Learning traitent des données quantitatives, tandis que ceux de Deep Learning traitent des valeurs non numériques à l’instar du son, des images et des textes.
Comment les entreprises utilisent-elles l’IA pour améliorer leurs opérations ?
Presque tous les secteurs d’activités sont investis par l’intelligence artificielle, et les chefs d’entreprises l’utilisent de diverses manières pour améliorer leurs services. Prenons le cas du secteur de l’e-commerce. L’IA peut analyser les actions d’un client (les publications auxquelles il réagit par exemple) et s’inspirer des produits qu’il achète pour lui faire des suggestions. De cette manière, il bénéficie d’un suivi personnalisé.
L’IA est utilisée également dans le domaine de l’automobile pour améliorer les performances d’une voiture. Tout comme l’homme, la voiture peut réagir différemment dans des conditions particulières comme les accidents de circulation grâce à l’IA. Elle peut déclencher des systèmes pour minimiser les dégâts et protéger ainsi le conducteur.
Les feedbacks des clients sont des éléments essentiels qui permettent à une entreprise de savoir si un produit ou service est apprécié par ces derniers. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent analyser rapidement ces données, détecter les failles ou lacunes et par la même occasion proposer des services plus adaptés au besoin des clients.
Il existe de nos jours des logiciels équipés d’IA. Grâce à ces derniers, les entreprises peuvent se protéger des cyberattaques et/ou déjouer les plans des commanditaires. Cela rassure les clients et leur permet de faire sereinement leurs différentes opérations.
